package com.zhang.spark_1.spark_core.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @title:
 * @author: zhang
 * @date: 2021/12/5 18:51 
 */
object Spark15_RDD_Operator_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //获取spark的连接
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("operator")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    //TODO reduceByKey

    val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(List(
      ("a", 1), ("a", 2), ("a", 3), ("b", 4)
    ))
    /*
    reduceByKey:相同的key的数据进行value数据的聚合操作
    Scala语言中一般的聚合操作都是两两聚合，spark基于Scala开发的，所以他的聚合也是两两相加
    【1，2，3】
    【3，3】
    【6】
    reduceByKey中如果key的数据只有一个，是不会参与运算的。
     */
    val reduceRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.reduceByKey((x, y) => {
      println(s"x=${x},y=$y")
      x + y
    })
    reduceRDD.collect().foreach(println)
    sc.stop()
  }
}
